Duke University

Spécialisation "Applied Python Data Engineering"

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Duke University

Spécialisation "Applied Python Data Engineering"

Elevate your coding skills with data engineering.

Use big data for decision-making, analysis, AI and machine learning

Kennedy Behrman
Matt Harrison
Noah Gift

Instructeurs : Kennedy Behrman

8 181 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 132 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 132 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 mois à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Create scalable big data pipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) for efficient data handling.

  • Build machine learning workflows (PySpark, MLFlow) on Databricks for seamless model development and deployment.

  • Implement DataOps/DevOps to streamline data engineering processes.

  • Formulate and communicate data-driven insights and narratives through impactful visualizations with Python and data storytelling

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Containerization
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Data Storytelling
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Interactive Data Visualization
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Site Reliability Engineering
  • Catégorie : Data Science

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Docker (Software)
  • Catégorie : Plotly
  • Catégorie : Apache Hadoop
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Databricks
  • Catégorie : Data Visualization Software
  • Catégorie : PySpark
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Kubernetes
  • Catégorie : GitHub Copilot
  • Catégorie : Matplotlib

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Duke University

Spécialisation - série de 3 cours

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

COURS 1, 30 heures

Ce que vous apprendrez

  • Create scalable data pipelines (Hadoop, Spark, Snowflake, Databricks) for efficient data handling.

  • Optimize data engineering with clustering and scaling to boost performance and resource use.

  • Build ML solutions (PySpark, MLFlow) on Databricks for seamless model development and deployment.

  • Implement DataOps and DevOps practices for continuous integration and deployment (CI/CD) of data-driven applications, including automating processes.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : DevOps
Catégorie : PySpark
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Databricks
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Python Programming
Catégorie : SQL

Ce que vous apprendrez

  • Master virtualization, containerization, and Docker, including Dockerfile creation and multi-container orchestration with Compose and Airflow.

  • Develop expertise in Kubernetes core concepts, cluster architecture, and deployment using cloud environments, GitHub Codespaces, and AI-driven tools.

  • Navigate data scenarios mastering containerization, deploying apps, and addressing production issues with cloud orchestration and SRE practices.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Virtualization
Catégorie : Cloud Development
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Site Reliability Engineering
Catégorie : Cloud Deployment
Catégorie : Docker (Software)
Catégorie : GitHub Copilot
Catégorie : Containerization
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Kubernetes
Catégorie : Microservices
Catégorie : Cloud-Based Integration
Catégorie : Virtualization and Virtual Machines
Catégorie : Virtual Machines
Data Visualization with Python

Data Visualization with Python

COURS 3, 9 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply Python, spreadsheets, and BI tooling proficiently to create visually compelling and interactive data visualizations.

  • Formulate and communicate data-driven insights and narratives through impactful visualizations and data storytelling.

  • Assess and select the most suitable visualization tools and techniques to address organizational data needs and objectives.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Seaborn
Catégorie : Cloud Applications
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Plotly
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Tableau Software
Catégorie : Google Sheets
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Microsoft Excel
Catégorie : Dashboard Creation
Catégorie : Interactive Data Visualization
Catégorie : Dashboard
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Business Communication
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Histogram
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Data Visualization Software

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Instructeurs

Kennedy Behrman
Duke University
7 Cours70 224 apprenants

Offert par

Duke University

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur Applied Python Data Engineering

moyenne sur l'ensemble des 3 cours

  • 5 étoiles

    53,94 %

  • 4 étoiles

    17,10 %

  • 3 étoiles

    9,86 %

  • 2 étoiles

    7,89 %

  • 1 étoile

    11,18 %

MK
Cours : Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

Révisé le 6 août 2024

ML
Cours : Virtualization, Docker, and Kubernetes for Data Engineering

Révisé le 18 févr. 2024

MK
Cours : Data Visualization with Python

Révisé le 28 août 2024

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